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[国赛经验] Python 迭代器、生成器

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    发表于 2020-6-16 10:18 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    一、可迭代对象
    " f" X; {7 s# {' a/ O字面意思:) [& P/ h. x$ O' [5 J
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽)), c7 b( o4 H" S6 B. J# U- L; X
    可迭代:可更新迭代,重复、循环的一个过程,每次更新迭代都会获得新的内容
    # b9 u; j1 d7 X! e2 i6 U专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    2 w& ~# R/ G- F2 c目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    5 }+ D! h2 y8 s# V  c0 \9 v, v  {# q判断一个对象是否是可迭代对象:看是否有 '__iter__' 方法,dir() 可以获取一个对象的所有方法;或者使用 isinstance(object, collections.iterable) 来判断对象是否是可迭代对象的一个实例0 I3 l* W( g8 F7 U

    - `$ ^% \8 P& ^& H
    & `; r$ O* [: A! ]$ u" k. K/ i, U. V优点:) g. Y, a; j( ?3 C6 R3 [( W" H
    存储的数据直接能显示,比较直观:比如直接 print 一个可迭代对象,就会调用 __str__ 方法(相当于 Java 中的 toString),把可迭代对象的值打印出来! Z' c' ?6 x, X2 F
    拥有较多的方法,操作方便:增删查改等# i: L! B- S/ }# b2 v& o- D
    缺点:
    3 I0 {- n* L0 f4 t2 v4 v占用内存:一旦创建了一个可迭代对象,就会将该对象的内容全部加载到内存中$ H, x3 J! Y7 z4 I7 o  S2 y- Y
    不能直接通过 for 循环,不能直接取值(通过索引、key等)。诸如通过 for i in iterable 这种形式获取元素实际上也是调用了 __iter__ 方法先将可迭代对象转换成迭代器再进行获取3 ?  e7 G1 x: P% d1 H/ q9 G# [5 `
    二、迭代器3 n& {5 a8 w. M
    字面意思:器,工具,迭代器也就是可以一直更新迭代取值的工具
    - E; f! R9 n8 i专业角度:内部含有 __iter__ 方法且含有 __next__ 方法的对象就是迭代器;或者使用 isinstance(object, collections.iterator) 来判断对象是否是可迭代对象的一个实例  L, a% i  s$ R9 m2 O+ {( A
    把一个可迭代对象转换成迭代器:使用 iter() 方法或使用对象的 __iter__ 方法
    0 F# e4 l  N5 N/ h, B( J$ w, G! G" K/ \! n
    迭代器取值:使用 next() 方法或对象的 __next__ 方法;当迭代器的值去玩了继续取,就会报StopIteration异常,所以一般使用迭代器需要做异常处理5 [2 O5 m/ B* ~8 O" K

    5 [: Q; t0 U  c% ~1 A: U5 m0 ]7 H优点
    ' R8 y" y" F9 t1 t5 n& }节省内存:迭代器并不会一次性将对象的值全部加载到内存中,而是需要时才加载(类似 sed)7 x& z* k* ^9 F( q9 H- n+ n( Y, ^. J
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取1 X% ~+ M1 e( v' `9 Y& @1 V) I
    缺点:. G* m9 s1 O; K" \
    速度慢:需要一直 next4 o( a3 m! \5 k
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`. `2 w$ a7 c4 ]
    不能直观的看到里面的数据
      I" e3 y! j5 n: z0 M9 p9 S8 Y  e三、可迭代对象与迭代器对比
    4 r4 j. J; t: ~5 W0 O1 k可迭代对象:
    ( E* l3 R' C2 i- z私有方法多,操作灵活(比如列表,字典的增删改查,字符串的常用操作方法等)1 M+ a$ k( h7 n1 s2 w, `
    直观,可以直接看到里面的数据* F  W' e- h9 z' x( e" B" E
    占用内存2 `& H7 }. I' R# N, S4 k% @
    不能直接通过循环迭代取值
    6 r0 S# W* o4 `- R! |7 J: j应用:当你侧重于对于数据可以灵活处理,并且内存空间足够,将数据集设置为可迭代对象是明确的选择
    $ Y& C! `% p7 A1 T0 p4 `. ?迭代器:# y" E6 J! ^  I# J( l
    节省内存,按需取值$ n( F# q. w# P* Z: |: D3 U/ z
    可以直接通过循环迭代取值4 n$ Y1 p5 Z; x0 b
    数据不直观,操作方法单一4 \* o* n# c, ]* ]7 m# P1 U
    应用:当你的数据量过大,大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时,将数据集设置为迭代器是一个不错的选择3 r  S7 {) p. b+ k1 |' `- w; ~( l) J
    四、生成器
    ; o# S, j# d6 i生成器的本质就是迭代器,唯一的区别是生成器是我们自己用代码构建的数据结构,迭代器是 Python 提供的,或者通过可迭代对象转化得来的
    ( \+ H9 _2 l/ @7 _% k/ A
    ' H& i( J; l$ W# i定义生成器的方式:
    5 T$ M% |" N3 i/ U2 R- H3 \+ V' P通过生成器函数构建生成器
    $ L9 G) v* \) r) v 111.png ( E2 a& q# ]9 I) p: ?" H& S

    * Z" U( q% ~" h8 U
    5 G( m$ G/ d1 D/ J这就是最简单的生成器函数。实际上这个 yield 就替代了 return,不仅将函数变成了生成器函数,还会将后面的值在调用 __next__ 的时候返回出来1 \8 U5 _8 c* B5 K
    ' c- a, T6 o' M
    也可以在一个函数里定义多个 yield  m/ k- |- E% Z& u8 a

    + z* C$ C" o& U8 N; y; w之前说过,生成器本质上还是迭代器,一个 yield 对应一个 next,当 next 的数量超过了 yield,就会报 StopIteration5 c& C3 a$ A8 q
      @; U) {- U- `3 l6 a
    yield 与 return 的区别
    8 p/ I( y; S/ T7 q/ l
    % |4 N$ l9 v% |return一般在函数中只设置一个,他的作用是终止函数,并且给函数的执行者返回值2 W* t2 |# Z7 h
    yield在生成器函数中可设置多个,他并不会终止函数,next会获取对应yield生成的元素
    5 ^9 Y7 C* L2 J1 v应用举例:
    2 F" _- G1 I& ], c
    9 c( [( E. w" x1 H买 5000 个包子,假设这个老板很厉害,一下子就把 5000 个包子做出来卖给我们,可是我们只有 5 个人,一下子吃不完,那包子就会冷掉、臭掉、被丢掉浪费了
    4 {7 _# p' }8 t# x1 W" S* R* z 222.png 8 l0 d0 S, j) |& F  I
    - W9 y) t$ p6 J  E  u
    如果这个老板可以在我们需要多少个包子就做出来多少个包子的话,这样做出来的包子就不会被浪费了(比如我们每个人一口气能吃 40 个包子,那每次就做 200 个包子):
    7 o1 \3 S: J" S7 q7 A' r 3333.png # E; m, {3 x2 }& e) r/ X

    ! u+ |4 N: N' q5 P7 L" V除了 使用 next() 触发 yield 之外,生成器还有一种方法 send(),这个方法可以在调用 yield 的同时传值给生成器内部
    7 {. m* X5 a7 w: S* n2 h- ^) y% [9 Z0 O8 h
    可以看到在使用 next() 的时候,只能获取到 yield 的值,但不能传递值# T+ d' t( P$ r* w; g

    5 k  x0 ~0 Z, s  M8 M2 |% k* I在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用8 F" N4 `$ [5 u% y

    ( {& J4 Y+ P- G3 }6 d4 B$ z, n需要注意的是第一次不能直接调用 send() 传参,因为每次调用生成器的时候,实际上只会返回 yield 后面的内容,然后生成器就停止了(睡眠了?),而 send() 传入的参数要通过 yield 传入生成器中(每次调用生成器在 yield 停止,然后在 yield 恢复继续允许),第一次调用并没有 yield 给我们传入参数,可以使用 send(None),可以打断点自己分析一下/ `5 X9 B- `$ o$ Z9 C! U3 Q
    0 m4 U8 ~4 ]3 ^: h2 j* h% r6 Z
    yield 会将它后面跟着的对象直接返回,如果它后面跟着的是可迭代对象,也可以使用 yield from 将这个可迭代对象变成迭代器返回+ E" v+ |* I- E1 T" f' Q4 g3 X
    ' l; F1 H5 }, ~& M9 b

    9 x/ j2 y1 E, syield from 是将列表中的每一个元素返回,所以写两个 yield from 并不会有交替执行的效果# ^. g; |5 _$ L! e- b) x+ D
    ) [1 W+ T4 N6 x8 _- @8 F) u3 X
      @' u' `  `' l# a
    / a5 `1 S5 L2 j2 t' u' A
    通过推导式构建生成器
    & S$ X3 ^/ d) M# r. ]2 x  u列表推导式:
    0 Y1 s) j$ R, H* ?) X& \. z3 T* r, Z: E* P6 {: q( X" U4 g* y/ o
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可; G4 S1 x! n$ Z- S7 F
    6 F. i9 a$ N' d) ]* `

    / U( W3 g) b: K3 y( L6 j# H1 V3 `列表推导式和生成器推导式的区别:5 ?' a. K$ X: m# ?  U' G6 G9 [

    + _% Y1 m8 F( s. N( f$ e列表推导式比较耗内存,所有数据一次性加载到内存;而生成器表达式遵循迭代器协议,逐个产生元素8 i1 p4 h. V# b8 ?( R) @0 m! c+ \; Q
    得到的值不一样:列表推导式得到的是一个列表;生成器表达式获取的是一个生成器
    - c6 ^8 z+ A: h3 Y列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    3 z6 l; ~' @# L: F————————————————
    7 L% J& @+ C2 r; D: T6 U版权声明:本文为CSDN博主「阿玮d博客」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    ; o5 ~9 a+ S: R( V原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143# J$ q. a  ]( z( Y1 o
    7 k% p* `$ \% O; |

    * U& x5 T  z: c
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